不确定环境下临床路径变异监控、处理机制与稀缺资源配置优化方法研究

Clinical pathway (CP) as a "patient-centered" new medical management model is one of the hot social topics nowadays. Variance management is the key issue in CP management and control. Reasonable and effective variance management and the optimization allocation of scarce medical resources are of high significance for improving the medical treatment, saving lives and improving patient satisfaction in our country. Aimed at unexpected CP variance management and challenges of relevant allocation optimization and control of scarce medical resources, considering complexity and diversity of medical service demand, the highly uncertainty of the diagnosis and treatment time, and the complexity of medical process, this project, which is based on hybrid mechanism and data mining, aims to research intelligent monitoring,handling mechanism of the unexpected CP variance of and some new problems such as dynamic optimization decision of scarce medical resources, in order to predict, control or reverse variances, allocate scarce medical resources scientifically and reasonably to support the effective implementation of the CP, according to the variances of the characteristics and types.The research has important application value on reducing patients' average waiting time and the mean hospitalization, improving the medical efficiency and management level, solving the difficulty of expensive medical treatment.

临床路径作为一种"以病人为中心"新型的医疗管理模式是当今社会的研究热点之一。变异的管理是临床路径管理和控制的重点和难点。合理、有效的变异管理和稀缺医疗资源优化配置对于我国提高治疗水平、抢救生命和提高病人满意度有着重要的意义。 针对未预期临床路径变异管理以及由此引起的稀缺医疗资源配置优化和控制难题，在探讨临床路径医疗服务需求的复杂性和多样性、诊疗时间的高度不确定性、过程的复杂性等特征的基础上，研究基于混合机理和数据挖掘的面向未预期临床路径变异的智能监控、处理机制与稀缺医疗资源动态优化决策等若干新问题，以达到提前预测、控制或者逆转变异，并根据变异的特点和类型，科学、合理的分配相关医疗资源，以支持临床路径有效的执行。课题的研究对于减少患者的平均等待时间，降低平均住院日、提高医疗效率和医疗管理水平、切实解决"看病难、看病贵"问题具有重要的应用价值。

未预期临床路径变异的管理和控制，以及由此引起的稀缺医疗资源的优化配置和调度问题一直是困扰医患双方的关键性难题。本项目探讨了如何科学有效地进行临床路径变异管理和稀缺医疗资源优化配置。. 项目研究内容分为四个部分：第一，面向不确定环境下的临床路径演变建模、变异溯源与处理机制研究，以前列腺癌临床路径为例，构建前列腺癌临床路径变异溯源与处理机制；第二，面向未预期临床路径变异的智能监控与处理机制研究，以剖宫产临床路径术后大出血为研究对象，提出混合贝叶斯网络和关联规则挖掘的变异风险因素识别与处理方法；第三，面向不确定环境下支持临床路径执行的稀缺医疗资源预约决策研究，以数字减影血管造影机（DSA）为例，考虑患者的等待成本及设备转换成本，建立多目标预约决策模型并给出最优方案；第四，面向不确定环境下支持临床路径执行的稀缺医疗资源配置和动态调度研究，结合患者满意度和医院收益成本，建立有限视距的马尔可夫决策过程资源配置模型并进行实证分析。此外，项目构建了DSA动态仿真模型并进行资源配置研究，提出大型稀缺医疗设备科学管理应用对策；构建了家庭医疗能力配置和调度优化模型，并基于医院数据进行实证分析。最后，进行了临床路径变异管理和资源配置决策系统开发、仿真实验和案例验证。. 项目执行期间发表了22篇学术论文，其中：SCI/SSCI收录18篇，CSSCI收录论文1篇，国家自然科学基金管理科学部认定的B类期刊1篇，CSCD收录论文1篇，会议论文1篇；出版学术专著1部。项目主要研究成果以论文形式发表于Journal of Combinatorial Optimization、Energy Policy、Sustainability、Applied Energy、Journal of cleaner production等SCI、SSCI等国际索引期刊，累计被引用116次。培养硕士生17人并顺利毕业，培养在读硕士生5人，在读专业硕士16人，协助培养博士生1名。. 本项目已形成面向未预期临床路径变异的智能监控、处理机制与稀缺医疗资源配置优化策略和动态调度方法等系列研究成果，可为临床路径变异管理和资源优化配置提供科学决策依据和指导，从而有效减少患者的平均等待时间和平均住院日，对于提高我国医疗服务效率、服务水平，以及提高患者就医的满意度，具有重要的理论和现实意义。